电商套图生成助手

概览

本 Skill 实现从「商品原始图片 + 卖点信息」到「完整电商套图」的一键生成流程：

① 上传商品图片（必须）+ 输入卖点信息（可选）
        ↓
② AI 视觉分析：提取商品主体，智能生成卖点文案（可编辑）
        ↓
③ 选择平台规范 + 套图类型（7种标准图）
        ↓
④ AI 生成每张图的详细 Prompt（可编辑）
        ↓
⑤ 调用图像生成 API，输出完整套图

第一步：收集输入信息

必须项

• 商品图片：用户上传的原始商品图（平铺图/白底图/实物图均可）

可选项（若用户未提供，AI 将自动从图片中分析生成）

第二步：AI 分析与卖点生成

视觉分析步骤

1. 识别商品类型、颜色、款式、设计元素
2. 提取商品主体轮廓与关键视觉特征
3. 基于视觉特征推断材质、功能卖点
4. 生成结构化卖点（JSON格式，供后续图片生成使用）

卖点 JSON 结构

{
  "product_name": "商品名称",
  "product_type": "服装/3C/家居/其他",
  "visual_features": ["白色", "圆领", "短袖", "卡通小狗印花"],
  "selling_points": [
    {"icon": "fabric", "en": "Combed Cotton", "zh": "精梳棉面料"},
    {"icon": "fit", "en": "Loose & Breathable", "zh": "宽松透气"},
    {"icon": "design", "en": "Cute Design", "zh": "萌趣设计"}
  ],
  "target_audience": "青少年、学生群体",
  "usage_scenes": ["校园", "居家", "户外"],
  "color": "白色",
  "material": "精梳棉"
}

📄 详细分析 Prompt 见 references/analysis-prompts.md

第三步：选择平台与套图配置

📄 各平台规范详见 references/platforms.md

平台选择

标准套图（7种）

每种图的详细规格见 references/image-types.md

第四步：生成图片 Prompt

📄 各图类型的 Prompt 模板见 references/image-types.md

Prompt 构建原则

1. 商品一致性：所有图片必须保持商品颜色、结构、比例、细节不变
2. 背景差异化：每张图背景/场景各不相同，形成完整故事线
3. 文字分离：图片本身不含文字，文案通过后处理叠加（除非使用图像生成API支持文字）
4. 品质标准：photorealistic, high quality, studio lighting, 8K, commercial photography

Prompt 结构模板

[商品描述] + [版型/颜色/印花精确描述] + [场景/背景描述] + [光线/氛围] + [拍摄角度] + [品质词]

第五步：多供应商图像生成

📄 各供应商 API 接入详情见 references/providers.md

支持的图像生成供应商（5个）

模型名可通过 --model 参数、环境变量或默认值配置，优先级：--model > 环境变量 > 默认值。

供应商检测

python3 scripts/check_providers.py

输出 JSON 包含 configured 数组，显示哪些供应商已配置 API Key。

执行生图脚本

python3 scripts/generate.py \
  --product '{"product_description_for_prompt": "...", "selling_points": [...]}' \
  --provider tongyi \
  --types white_bg,key_features,selling_pt,material,lifestyle,model,multi_scene \
  --output-dir ./output/raw/

generate.py 完整参数

代理 API 使用示例

各供应商均支持通过 --base-url 或环境变量指定代理地址：

# Gemini 通过代理（代理使用 Bearer token 鉴权）
GEMINI_API_KEY="sk-proxy-key" \
GEMINI_BASE_URL="https://my-proxy.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  python3 scripts/generate.py --provider gemini --product '...'

# 通义通过代理
DASHSCOPE_API_KEY="sk-..." \
DASHSCOPE_BASE_URL="https://my-proxy.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
  python3 scripts/generate.py --provider tongyi --product '...'

# 切换模型版本
DASHSCOPE_MODEL="qwen-image-2.0" \
  python3 scripts/generate.py --provider tongyi --product '...'

第六步：文案叠加

使用 Pillow 将文案叠加到生成图片上：

python3 scripts/overlay.py \
  --input-dir ./output/raw/ \
  --product '{"selling_points": [...], "product_name_zh": "..."}' \
  --lang zh \
  --output-dir ./output/final/

叠加规范（各图类型）

• 白底主图 / 模特展示图：无文案叠加
• 核心卖点图：右侧区域，WHY CHOOSE US + 3个卖点标签，深色文字
• 卖点图：左上主标题 + 左下两条副标题，深色文字
• 材质图：右上主标题 + 右侧两条副标题，深色文字
• 场景展示图：左上主标题 + 左下两条副标题，白色文字+阴影
• 多场景拼图：顶部居中主标题 + 底部两侧场景标注，白色文字+阴影

📄 各图类型叠加坐标规范见 references/providers.md（Canvas规范部分）

CLI 执行流程（Agent 调用）

Agent 或 CLI 环境下的完整流程：

# Step 1: 检测供应商配置
python3 scripts/check_providers.py

# Step 2: Agent 分析商品图片（Claude Vision），输出 product JSON

# Step 3: 执行生图
python3 scripts/generate.py \
  --product '{"product_description_for_prompt": "white T-shirt...", "selling_points": [...]}'  \
  --provider tongyi \
  --output-dir ./output/raw/

# Step 4: 文案叠加
python3 scripts/overlay.py \
  --input-dir ./output/raw/ \
  --product '{"product_description_for_prompt": "white T-shirt...", "selling_points": [...]}' \
  --lang zh \
  --output-dir ./output/final/

执行检查清单

• 商品图片已上传（必须）
• 商品卖点已生成或用户已填写
• 平台已选择（决定语言和尺寸）
• 套图类型已选择（至少1种）
• 所有 Prompt 已审核（可选）
• 图像生成 API 可用

参考文件索引

API Key 配置

本 Skill 使用两类 API：

安全声明：API Key 仅存于本地环境变量，直接调用各供应商官方 Endpoint，不经过任何第三方服务器中转。建议使用权限最小化的 Key，并定期轮换。

方式一：环境变量

# 至少配置一个图像供应商
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-..."       # 阿里云 DashScope（国内直连，推荐）
export ARK_API_KEY="..."                # 字节跳动火山方舟（国内直连）
export OPENAI_API_KEY="sk-..."         # 需代理
export GEMINI_API_KEY="AIzaSy..."      # 需代理
export STABILITY_API_KEY="sk-..."      # 需代理

# 可选：自定义代理地址
export OPENAI_BASE_URL="https://my-proxy.com/v1"
export GEMINI_BASE_URL="https://my-proxy.com/gemini"
export DASHSCOPE_BASE_URL="https://my-proxy.com/dashscope"

# 可选：自定义模型名（不配置则使用默认值）
export DASHSCOPE_MODEL="qwen-image-2.0"       # 默认 qwen-image-2.0-pro
export ARK_MODEL="doubao-seedream-5-0-260128" # 默认 doubao-seedream-5-0-260128
export GEMINI_MODEL="gemini-3.1-flash-image-preview"  # 默认同此

加入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 后永久生效。

方式二：OpenClaw 配置文件

在 $OPENCLAW_CONFIG_PATH（默认 ~/.openclaw/openclaw.json）中配置 apiKey，对应 primaryEnv（即 DASHSCOPE_API_KEY）：

{
  skills: {
    entries: {
      "ecommerce-image-suite": {
        apiKey: "DASHSCOPE_API_KEY_HERE",
      },
    }
  },
}